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基于统计的汉语格律诗生成研究
  • ISSN号:1003-0077
  • 期刊名称:《中文信息学报》
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]清华大学理论计算机研究中心,北京100084, [2]微软亚洲研究院自然语言计算组,北京100190
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60553001);国家自然科学基金重大资助项目(2007cB807900,2007CB807901)
中文摘要:

古代中文诗歌的巅峰——中文格律诗,包括律诗和绝句,是中国古典诗词的奇葩。该文从已有的古今名诗中自动学习作诗知识,实现了一个中文格律诗的自动生成系统。该系统接收用户选择的表达其思路的若干个关键词作为输入,首先,利用相关词汇数据库和语言模型,实现了根据用户选定的关键词自动生成诗歌的第一句。其次,我们独创性地将格律诗的上下句关系映射为源语言到目标语言的翻译关系,设计了一个基于短语的统计机器翻译模型,从而把诗歌的第N-1句作为输入用以生成第N句。并提供了一个用户交互式的系统,使得用户可以在每一步都选择一个最佳诗句。最后,我们还精心设计了一套翔实的格律诗评测标准,并通过单句实验和全诗实验证明,该方法是诗歌产生的一个较好的方法。

英文摘要:

Automatic poetry generation is considered difficult. In this paper, we propose a novel statistical approach for automatic generation of traditional Chinese metrical poetry from a few user-supplied keywords. A template-based model is used to automatically generate the first sentence of the poem. A phrase-based statistical machine translation model then generates additional sentences one-by-one. With our interactive model, the user can select the best sen- tence from the system's N-best output at each step. The approach has been evaluated on the generation of quatrains of 5- and 7-character lines. The evaluation metrics for single lines as well as for the whole generated poem suggest that this method is very promising.

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期刊信息
  • 《中文信息学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国中文信息学会 中国科学院软件研究所
  • 主编:孙茂松
  • 地址:北京海淀中关村南四街4号中科院软件所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcip@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562916
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0077
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2325/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9136